2015中级经济基础_第四部分_统计(打印版)
第四部分 统计
第二十二章 统计与统计数据
考点一：统计学的两大分支及各自的内容
的。常数只有一个固定取值，变量可以有两个或更多个可能的
在我国常用的统计调查方式有统计报表、普查、抽样调查、重
第二十三章 描述统计
考点一：集中趋势的测度
集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向，测度集中趋
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相关系数是度量两个变量之间相关关系的统计量。最常用的相关系数是pearson （皮尔逊）相关系数。相关系数的取值范围第二十四章 抽样调查
考点一：抽样调查的基本概念
【例】在研究某城市居民的家庭消费支出时，在全部50万户家庭中随机抽取3000户进行入户调查，这项抽样调查中的样本单位是指该城市中（ ）。
A. 抽取出来的3000户家庭 B.50万户家庭
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计量。则估计量的方差为：样本估计量的方差（=1-样本量 n 总体方差S 2
2. 抽样误差的影响因素
总体个数N 样本量n
（1）抽样误差与总体分布有关，总体单位值之间差异越大，即总体方差越大，抽样误差越大。
（2）抽样误差与样本量n 有关，其他条件相同，样本量越大，抽样误差越小。
（3）抽样误差与抽样方式和估计量的选择也有关。例如分层抽样的估计量方差一般小于简单随机抽样。
第二十五章 回归分析
考点一：回归分析与相关分析的关系
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一、因变量Y
=β0+β1X +ε，因变量Y 是自变量X 的线性
函数（β0+β1X ）加上误差项ε；
1. β0+β1X 反映了由于自变量X 的变化而引起的因变量y 的线性变化。
2. 误差项ε是个随机变量，表示除线性关系之外的随机因素对Y 的影响，它是不能由X 和Y 的线性关系所解释的Y 的变异性。 二、一元线性回归方程
描述因变量Y 的期望值E （Y ）如何依赖自变量X 的方程称为回归方程。一元线性回归方程的形式：E (Y ) =b一元线性回归方程的图示是一条直线，β0+b1X
0是回归直线的截距，β1是回归直线的斜率，表示X 每变动一个单位时，E （Y ）的变动量。
估因变量数值。
考点三：最小二乘法
在现实中，模型的参数β0β1都是未知的，需要利用样本数据去估计，最小二乘法就是使得β0β1考点四：决定系数
决定系数，也称为R 2
0到1之间，大体说明了回归模型所能解释的因变量变化占因变量总变化的比例。决定系数越接近1，回归直线的拟合效果越好。 R 2
=1，说明回归直线可以解释因变量的所有变化。 R 2
=0，说明回归直线无法解释因变量的变化，因变量的变化与自变量无关。
第二十六章 时间序列
考点一：时间序列的分类
时间序列含义：时间序列也称动态数列，是将某一统计指标在
平均发展水平也称序时平均数或动态平均数，是对时间序列中各时期发展水平计算的平均数，它可以概括性描述现象在一段
（2一指标反映现象增长的快慢时，往往要结合分析，这一指标 增长1%的绝对值=
逐期增长量
环比增长速度
=报告期前一期发展水平*1%
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